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Enregistrement W7005844210

Seasonal changes in functional fitness and neurocognitive performance in youth ice hockey players

2017· dissertation· en· W7005844210 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuee-scholar@UOIT (University of Ontario Institute of Technology) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiological and pharmacological studies of plants
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyConcussionNeurocognitivePoison controlFunctional movementInjury preventionAnthropometryTest (biology)Athletes
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in functional fitness and concussion status were evaluated over the course of a competitive season in youth ice hockey players, and relationships between these variables and injury incidence were examined. Thirty-six participants (8.9 ?? 1.1 years) completed pre and post-season assessments including anthropometric measurements, the Functional Movement Screen (FMS), Lower Quarter Y-Balance Test (YBT-LQ) and a computerized neurocognitive assessment, ImPACT. Paired samples t-tests were used to compare pre and post-season data. Independent samples t-tests were used to compare FMS, YBT-LQ and ImPACT scores between injured and uninjured participants. The YBT-LQ composite score showed a decrease in reach distance scores between pre (86.10 ?? 6.00) and post-season (83.20 ?? 5.40, p<0.001). Neurocognitive assessment scores improved in all participants. There were no significant relationships between FMS scores, YBT-LQ and injury incidence. Future research is needed to understand the effects of functional fitness and concussion status as they relate to injury prevention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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